培训背景

本课程全面而深入地阐述了数据挖掘的标准化流程，涵盖了数据预处理、多样化的数据挖掘方法、实用的数据挖掘模型、细致的模型评估标准以及模型参数的优化策略。通过系统的学习，学员将能够熟练掌握数据挖掘的理论基础与操作工具，为实际应用打下坚实基础。

培训收益

通过本课程的学习，达到如下目的：

① 了解数据分析与数据挖掘的基本知识，理解大数据思维方式。

② 掌握数据挖掘的基本过程和步骤，掌握数据挖掘的思路和框架。

③ 能够理解分析模型原理，掌握模型应用场景，能够利用模型解决复杂的商业问题。

④ 掌握常用的数据模型，能够根据商业问题选择合适的分析模型。

⑤ 熟悉SPSS基本操作，掌握分析操作，能够解读分析结果，并转化为业务。

培训对象

1．对大数分布式存分析等感兴趣的朋友；

2．JavPHC等任意一门编程语言的开发者；

3．大型网电商网站等运维人员；

4．云计大数据从业者；

5．熟悉Hadoop生态体系，想了解和学习Hadoop与Spark整合在企业应用实战案例的朋友；

6．系统架构系统分析高级程序资深开发人员；

7．牵涉到大数据处理的数据中心运规设计负责人；

8．政府机关，金融保移动互联网等大数据单位的负责人；

9．高科研院所大数据研究人员，涉及到大数据与分布式数据处理的人员；

10．数据仓库管理人建模人员，分析和开发人系统管理人数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

日程安排